КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Функции построения гистограмм
Для построения гистограмм распределения в MATLAB предусмотрены функции: hist(x,n), где n – количество интервалов разбиения; Для коррекции центра ячеек: >>center=[x1, x2, x3,… xn] – задаётся матрица центра ячеек >>hist(x, center) bar(x,y,h), h – ширина колонки. Пример: >> randn (10000,1); >> hist(x,n) По заданным командам система производит следующие действия: 1. Генерирует с помощью функции randn вектор, состоящий из 10 000 случайных чисел, распределенных по нормальному закону. 2. Разобьет интервал, которому принадлежат эти числа, на n (по умолчанию десять) равных подинтервалов. 3. Вычислит количество чисел попавших в тот или иной подинтервал. 4. Построит гистограмму попадания случайных чисел в каждый интервал.
Polyarea(x,y) – возвращает площадь полигона заданного вершинами, находящихся в векторах x,y.
Inpolygon(X,Y,xv,yv) – возвращает матрицу того же размера, что X,Y. Каждый элемент матрицы принимает одно из значений 1.0,5.0 в зависимости принадлежит ли точка с координатами(X(p,q) Y(p,q)0 полигону, вершины которого определяются векторами xv,yv: 1 – точка внутри полигона; 0,5 – на границе; 0 – вне полигона.
stairs (X,Y) – построение зависимости в ступенчатом виде по оси абсцисс Х, ординат У. linspace(x1,x2,n) – генерирует вектор из n значений (по умолчанию 100), расположенных равномерно между х1 и х2 Пример: Результаты наблюдений над количественными признаками сведены в таблицу
Найти: 1) выборочную среднюю; 2) выборочную дисперсию; 3) исправленную выборочную дисперсию; 4) исправленное средне квадратичное исправление; 5) размах вариации, моду, медиану; 6)полигон частот Решение: 1) >> x=[2 6 10 12 14]; >> n=[1 5 7 3 4]; >> xv=1/sum(n)*sum(x. *n) xv = 9.7000 2) >> D=1/sum(n)*sum(x. ^2. *n))-xv^2 функция var (x,p) – вычисляет дисперсию D = 10.9100 3) >> Skv=sum(n)/(sum(n)-1)*D Skv = 11.4842 4) >> s=sqrt(Skv) s = 3.3888 5)>> R=max(x)-min(x) R = 12 % размах выборки >> median(x) ans = 10 % медиана Мода М0 - варианта, имеющая наибольшую относительную частоту = 10 6)
Пример:. Обработка выборки малого объёма % Исходная выборка x=[10,10,10,30,20,12,10,12,20,10]; % Объём выборки n=length(x); % Вариационный ряд для исходной выборки Y=sort(x) Y = 10 10 10 10 10 12 12 20 20 30 % Построение статистического ряда % повторяющиеся элементы X=[10,12,20,30] X = 10 12 20 30 % Количество повторяющихся элементов k=length(X); % Абсолютные частоты для элементов вектора m=[0,0,0,0]; for i=1:k, for j=1:n, if Y(j)==X(i), m(i)=m(i)+1; end end, end m m = 5 2 2 1 % Относительные частоты p=m/n p = 0.5000 0.2000 0.2000 0.1000 % График статистической функции распределения f=cumsum(p), stairs(X,f), pause f = 0.5000 0.7000 0.9000 1.0000
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 539; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |